Gli algoritmi sono procedimenti che consentono la risoluzione di un determinato problema attraverso un numero finito di istruzioni sequenziali semplici. In realtà, di semplice in un algoritmo c'è ben poco: lo sa bene chi per mestiere elabora queste istruzioni e le immette in un computer, sfidando ogni giorno la capacità di apprendimento delle macchine, con l'obiettivo di riprodurre sistemi di acquisizione automatica simili a quello umano. Siamo nel mondo del cosiddetto apprendimento supervisionato, una delle aree fondamentali dell'intelligenza artificiale.
Per Rosalia Maglietta, dell'Istituto di studi sui sistemi intelligenti per l'automazione (Issia) del Cnr di Bari, lo sviluppo di algoritmi per l'apprendimento supervisionato applicati alla biomedicina è pane quotidiano. Le sue competenze statistiche e bioinformatiche hanno recentemente richiamato l'attenzione dei media in occasione di una competizione lanciata dalla Harvard Medical School, che mirava a individuare gli algoritmi migliori per l'analisi di immagini di risonanza magnetica strutturale del cervello allo scopo di predire, con la maggiore precisione possibile, l'eventuale presenza di patologie neurodegenerative.
Gli algoritmi, spiega un articolo sull'edizione online dell'Almamacco della Scienza del Cnr, presentati da un team interdisciplinare di scienziati baresi, di cui la Maglietta fa parte, si sono rivelati i più accurati in termini di predizione diagnostica. (segue)
